如果給電子郵件貼上一元郵票，垃圾郵件就會消失嗎？

前言

各位訂閱者，大家好。讓我用一個問題開始。1990 年代，你有打過國際電話的經驗嗎？因為每分鐘數百元的費用，我們總是先記好要說的話，才拿起聽筒。那時，我們身體力行地知道「溝通是有成本的」。

現在呢？寄一封電子郵件的費用幾乎是零。簡訊、通訊軟體也是如此。但這個「免費」所創造的景象卻有些詭異。以 2025 年為基準，全球每天約有 3,760 億封電子郵件往來，其中近半數是垃圾郵件。更令人驚訝的是，這些垃圾郵件中超過一半如今是由 AI 撰寫的。

今天這篇文章的核心就是：當發送訊息的成本為零時，接收者的「注意力」也變成了零成本的資源。而要扭轉這個結構，所需要的可能是一件極其簡單的事。

免費訊息造成的「公地悲劇」

經濟學中有一個概念叫「公地悲劇」¹。在對所有人開放的牧場上，每個人都盡量多放牧，最終草場被吃光，誰也無法使用。

電子郵件的收件匣正是這個結構。發送訊息的成本為零，所以無論是行銷人員還是垃圾郵件發送者，盡量多發都是合理的。結果，收件者的收件匣就變成了被啃光的牧場。

韓國的情況也差不多。根據放送通信委員會與 KISA 的調查，2024 年上半年每人每月平均收到 16.34 封非法垃圾郵件，創下歷史新高。政府在強力推行綜合對策後，下半年降至 11.60 封，但 2025 年上半年的數據呈現出更有趣的模式。簡訊垃圾郵件每月 3.04 封，急減 58.5%；而語音垃圾郵件每月 2.13 封，反而增加了約 40%。

鎖了門，它就從窗戶進來。經濟學中把這稱為「氣球效應」——只要發送成本為零的結構不改變，垃圾郵件只會換個管道繼續出現。

AI 把牧場變得「無限」

AI 的出現讓情況進一步惡化。

哥倫比亞大學、芝加哥大學與 Barracuda 共同進行的研究顯示，截至 2025 年 4 月，51% 的垃圾郵件是由 AI 生成的。研究團隊以 ChatGPT 公開（2022 年 11 月）之前發送的郵件作為「人類撰寫」的基準線，之後以數據比對的方式估算 AI 使用比例。AI 撰寫的垃圾郵件有個有趣的特點：文法錯誤少、禮貌得體、語言上更精緻。換句話說，它更容易繞過垃圾郵件過濾器。

釣魚攻擊²方面更極端。資安公司 Hoxhunt 的實驗結果顯示，AI 精準釣魚代理³的效果在 2023 年比人類專家低 31%，但到 2025 年 3 月反而高出 24%。短短兩年就逆轉了。現在正在發生的，本質上是「AI 過濾器 vs AI 垃圾郵件」的軍備競賽。防守方用 AI，攻擊方也用 AI。但這場軍備競賽存在結構性的不對稱——攻擊者只要成功一封就行，防守者卻必須擋住每一封。

「數位郵票」——一個 20 年前的想法為何失敗

其實這個問題的解法早在 20 年前就被提出了：「對電子郵件課徵極小的成本」。

2003 年，微軟研究院發表了 Penny Black 專案。名字本身就意味深長——取自 1840 年英國發行的世界首枚郵票「一便士黑」（Penny Black）。那枚郵票改變了郵寄成本的承擔方式：由寄件者而非收件者付費。Penny Black 專案的構想很簡單：寄出電子郵件時，寄件者的電腦需要消耗一定量的運算資源。個人寄一兩封沒什麼影響，但對需要發送數百萬封的垃圾郵件發送者來說，這就是致命成本。

類似的嘗試接踵而來。Yahoo 的 CentMail、基於 Hashcash 的多個專案。但全部失敗了。MIT Technology Review 在 2004 年就已經指出了核心問題。最終這不是技術問題。誰來營運這個系統？法律責任歸誰？全球標準怎麼制定？——這是制度與激勵結構的問題。最終這個專案以失敗告終。

而且最重要的是，已經習慣「免費」的用戶根本不接受任何形式的成本。順帶一提，我的電子報為了提供各位高品質的內容與良好的體驗，使用了 Maily 服務，一年大約要支出 100 萬韓元。還請多多支持付費會員……（目前嚴重虧損中）

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孔雀尾羽告訴我們的事：成本訊號理論

退後一步，讓我們更根本地看看為什麼「免費訊號」是問題所在。

生物學中有一個理論叫札哈維的 handicap 原理⁴。孔雀雄鳥華麗的尾羽對生存是不利的。它沉重、顯眼、讓逃脫變得困難。但正是這個「不利」構成了訊號的核心。它證明了「我健康到足以承受這個代價」。 能夠承擔成本本身，就是誠信的證明。 經濟學中，史賓斯的訊號理論⁵也是同樣的結構。大學學歷不一定能提升生產力，但「花了四年時間和成本」這個訊號對雇主是有價值的。

也有研究用實驗證明了這一點。2019 年發表在 PNAS 上的 Tchernichovski 等人的研究中，在線上評分系統中加入極小的時間成本（讓滑桿拖到末端需要更久），評分的準確度就顯著提升了。沒有成本時，人們隨手打分；只要花一點力氣，就會更謹慎。

1 元郵票也是同理。那 1 元不是錢的問題，而是禮貌的問題。它是一個訊號：「我尊重你的時間，願意為發送這條訊息承擔最低限度的成本。」對個人來說，一封信 1 元無所謂；但對每天發送 1,000 萬封的垃圾郵件發送者來說，那就是 1,000 萬元。

X（Twitter）的教訓：設計很重要

那麼，實際對溝通課徵成本的案例又是怎樣呢？

伊隆・馬斯克的 X 是一個有趣的實驗場。透過付費認證（每月 8 美元）來減少機器人帳號和垃圾訊息，但結果是複雜的。部分機器人帳號確實減少了，但購買付費認證徽章的仿冒帳號反而獲得了更多信任，出現了矛盾的局面。

這個案例揭示的核心很明確。「課徵成本」這個原則是對的，但「對誰、以什麼方式」才是設計的全部。X 課徵的不是發送成本，而是帳號維護成本。對垃圾郵件發送者來說，每月 8 美元只是營運成本，不是每一則訊息的「禮貌訊號」。

有效的「數位郵票」系統應該是：來自認識的人或已訂閱服務的訊息，以白名單方式免費處理；只對不認識的寄件者課徵小額費用。這就像在酒吧裡第一次遇到的人請他喝一杯咖啡的文化習慣，只是搬到了數位世界。

此外，X 的新一輪實驗已經開始了，那就是周薪制度。根據 X 貼文的瀏覽量和影響力來支付廣告費，過去 YouTube、TikTok 等平台是按月結算，而 X 則是每週結算並支付，讓所有人都能進行各種實驗。當然……也因為這個制度，現在的 X 上充滿了為了賺周薪而各種吸引眼球的內容和玩梗的盛宴。

奧茲的視角

老實說，我認為「數位郵票」很難實現。20 年來不斷失敗，自有其原因。

但這個想法不斷回來的原因值得關注。在制定 GTM 策略時，我始終感受到：越根本的問題，越會被反覆提出最簡單的解法。而這些解法反覆失敗的原因，大多不是技術，而是激勵結構。

用數據來整理我們現在面臨的局面：垃圾郵件超過一半由 AI 生成，AI 釣魚攻擊已超越人類專家，在韓國，擋住簡訊就轉到語音，擋住語音又換另一個管道。這就是「打地鼠」。堵住一個洞，別處又冒出來。

在我看來，真正的問題不是技術性封鎖。「在溝通成本為零的世界裡，如何保護『注意力』這個資源？」這是一個制度設計的問題。而這個問題不僅止於垃圾郵件，還關聯到社群媒體的演算法、數位廣告產業，乃至民主社會的資訊環境。

赫伯特・賽蒙在 1971 年就說過了：當資訊變得豐富時，其他某種東西就會變得稀缺。那個「某種東西」就是注意力（attention）。半個世紀過去了，我們仍然沒有建立起保護注意力的制度。1 元郵票也許不是答案。但「極小的摩擦能保證訊號的誠信」這個原則，我認為是未來設計數位溝通時必須考慮的維度。

結語

今天這篇文章用三句話來總結：溝通成本歸零，讓收件者的注意力也變成了零成本的資源。AI 正在加速這個結構，而僅靠過濾器技術無法在軍備競賽中取勝。解法的方向不是技術性封鎖，而是制度設計——讓寄件者重新承擔極小的「摩擦」。

下次打開收件匣時，試著數一數。其中有多少封是尊重你時間的訊息。這個比例，就是我們溝通系統健康程度的指標。

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參考資料 & 延伸閱讀

• Wei Hao 等人，Barracuda／哥倫比亞大學／芝加哥大學共同研究，“AI-generated spam” 分析，2025.06.18 發表。：本文電子報的核心數據來源——51% 的垃圾郵件由 AI 生成。
• Hoxhunt，“AI-Powered Phishing Outperforms Elite Cybercriminals in 2025”，2025.03.：AI 釣魚攻擊超越人類專家 24% 的實驗結果。
• Ofer Tchernichovski, Lucas C. Parra, Daniel Fimiarz, Arnon Lotem, Dalton Conley, “Crowd wisdom enhanced by costly signaling in a virtual rating system”，PNAS，2019，116(15)，7256-7265.：在線上評分中加入時間成本後準確度提升的實驗結果。這是成本訊號理論在數位領域的實證核心論文。
• 放送通信委員會・KISA，「2024 年下半年垃圾郵件流通現況」，2025.03.28 發表。：可了解韓國垃圾郵件接收量趨勢及政府對策效果。
• 放送媒體通信委員會・KISA，「2025 年上半年垃圾郵件流通現況」。：簡訊垃圾郵件減少 58.5% vs 語音垃圾郵件增加 39.2% 的氣球效應官方報告。
• Tim Wu, The Attention Merchants，Knopf，2016.：從 19 世紀報紙到現代數位廣告，追蹤「注意力經濟」歷史的書籍。有助於理解本文主題的歷史脈絡。韓國譯名為《不注目的權利》。
• Microsoft Research, Penny Black Project，2003.：數位郵票的鼻祖級專案。展示了技術性方法為何會撞上制度性瓶頸。

作者 安光涉（Oswarld） 現任世宗大學兼任教授，INLEVEL9 策略顧問。職涯經歷、研究、著作與近期活動會持續更新在作者介紹。 最新動態 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

각주

1. 公地悲劇（Tragedy of the Commons）：對所有人開放的資源，因個人利益追求而最終耗盡的現象。由經濟學家加勒特・哈丁於 1968 年命名。 ↩

2. 釣魚攻擊（Phishing）：冒用可信機構的名義，竊取個人資訊或金融資金的網路詐騙手法。 ↩

3. 精準釣魚代理（Spear Phishing Agent）：針對特定個人或組織，自動生成客製化釣魚攻擊的 AI 系統。比一般釣魚攻擊精緻得多。 ↩

4. 札哈維的 handicap 原理（Zahavi’s Handicap Principle）：生物學家阿莫茲・札哈維提出的理論，訊號的代價越大，傳遞的資訊越誠實。孔雀雄鳥的大尾羽是典型例子。 ↩

5. 史賓斯的訊號理論（Spence Signaling Theory）：經濟學家邁克爾・史賓斯的理論，在資訊不對稱的情境下，一方透過付出成本來證明自身特質的機制。以學歷在勞動市場中扮演「訊號」角色的分析，於 2001 年獲得諾貝爾經濟學獎。 ↩